$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 컨조인트 분석을 이용한 휴대폰 속성 분석
Attribute analysis for cellular phone using conjoint analysis 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.20 no.4, 2009년, pp.695 - 703  

지혜영 (전남대학교 통계학과) ,  조완현 (전남대학교 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

현재 휴대폰 시장은 여러 가지 기능과 디자인을 갖춘 다양한 휴대폰 제품들이 출시되고 있으며, 각기업에선 이윤 극대화를 위해서 소비자의 선호도를 고려하여 제품을 개발하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 SPSS 프로그램을 이용하여 휴대폰 속성에 대한 18개의 프로파일을 생성하였고, 휴대폰에 대한 선호를 분석하기 위해 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 또한, 컨조인트 분석을 이용하여 각 속성별 상대적 중요도를 파악하고, 비슷한 부분가치 유틸리티를 갖는 응답자들을 묶어 세분 시장을 구성하기 위해 군집분석을 실시하였다. 그리고 컨조인트 분석에 이용한 18개 가상제품에 대한 초이스 시뮬레이션을 통해 시장점유율을 예측해 보았다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently, various cellular phone products with multiple functions and diverse designs are coming out in the cellular phone market. Companies have been developing their products for profit maximization, considering preferences of customers. In this article, we have created 18 profiles using the SPSS...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 컨조인트 분석을 이용하여 가장 많은 효용과 만족을 줄 수 있는 제품을 설계하고 컨조인트 분석결과를 토대로 군집분석과 시장점유율 예측을 실시하는 것을 목적으로 하고 있으며, 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.
  • 본 연구의 목적은 설문조사 자료를 토대로 컨조인트 분석의 전반적인 단계를 살펴보고, 각 응답자들이 휴대폰 선택 시 고려하는 속성들의 상대적 중요도와 각 속성수준의 유틸리티로부터 가장 이상적인 제품 조합을 제시하는 것이다. 또한 컨조인트 분석을 통해 도출해 낸 응답자들의 휴대폰 속성에 대한 유틸리티를 이용하여 세분시장을 나누어 각 세분시장의 특성을 파악해 보고 아울러 가상의 프로파일에 대한 시장점유율을 예측해보았다.
  • 본 연구의 실증분석을 위해 대학생들을 대상으로 휴대폰 속성에 대해 설문조사를 실시하였다. 이 조사는 휴대폰에 대한 대학생들의 선호를 분석하기 위한 것이었으며, 설문조사에서 사용된 휴대폰의 제품 속성은 브랜드, 디자인, 가격, 화소, 부가기능의 5가지이며, 실제 컨조인트 분석을 위해 18개의 프로파일을 사용하였다.

가설 설정

  • 예측된 시장점유율은 최대효용모형과 다른 두 모형 간에 차이를 보이고 있다. 그 이유는 최대효용모형의 경우에 있어서는 여러 가지 제품들 중에서 응답자가 가장 선호하는 것을 100%의 확률로 선택한다고 가정하고 있다. 어떤 응답자가 제품 A를 제품 B보다 선호한다 하더라도, 두 제품 사이의 선호도의 차이가 근소한 경우와 그 차이가 상당한 경우는 다르게 취급해야 하지만, 최대효용모형의 경우에는 제품 A를 제품 B 사이의 선호도의 차이가 얼마가 되던 제품 A를 100%의 확률로 구매한다고 예측하고 있기 때문에 확률적 선택 모형인 BTL, 로짓 모형의 결과와 차이를 보이고 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
컨조인트 분석 방법은 어떤 방법인가요? 이러한 소비자의 욕구를 파악하기 위해 개발된 기법 중 하나가 컨조인트 분석이다. 컨조인트 분석 방법은 본래 심리학 및 마케팅 영역에서 사용되던 기법인데, 계량경제학적 방법을 이용하여 환경, 교통연구, 신제품과 같이 기존의 방법론들로는 측정이 힘들었던 대상에 대한 조건부 설문 결과나 신제품에 대한 평가를 통해 원하는 정보를 얻는 방법이다. 소비자들이 여러 브랜드 중에서 특정의 브랜드를 선택할 경우, 여러 속성들 중에서 자신에게 가장 큰 효용을 주는 속성의 제품을 선택한다는 것이 컨조인트 분석의 기본적인 가정이며, 이러한 가정에 근거하여 컨조인트 분석은 어떤 제품, 서비스가 갖고 있는 속성 하나하나에 고객이 부여하는 효용을 추정함으로써, 그 고객이 어떠한 제품을 선택할 지를 예측하기 위한 것이다.
컨조인트 분석방법 중 단계 1에서는 무엇을 하나요? 컨조인트 분석방법은 다음과 같다. 단계 1에서 연구에 대한 문제를 확인한다. 올바른 컨조인트 분석을 위하여 속성은 소비자의 제품에 대한 선호도와 제품의 선택에 크게 영향을 미칠 수 있는 기준으로 선택되어야 하며, 제품의 중요속성이 결정되고 나면 속성에 대한 적절한 수준이 선택되어야 한다. 속성의 수를 결정하는 문제는 컨조인트 분석모형에서 나타나는 추정해야 하는 모수의 수와 직접적으로 관련이 있으며, 프로파일의 수와도 관련이 있다. 단계 2에서 응답자에게 선호하는 순위를 요구할 것인지 아니면 단순한 선호도를 요구할 것인지 나타내는 측정방법을 결정한다.
분석모형이 어떤 형태가 되면 벡터모형이라고 하나요? 속성의 수준을 명목척도로 또는 등 간척도로 취급하느냐에 따라 컨조인트 분석모형이 달라진다. 만일 속성의 수준을 등간척도로 결정하게 되면, 분석모형은 회귀분석모형의 형태가 되며, 이러한 모형을 벡터모형 (vector model)이라고 한다. 벡터모형에서는 속성수준이 취하는 값을 등간척도로 취급하고 컨조인트 분석의 독립변수 역할을 하게 된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. 민현정 (2005). , 석사논문, 서강대학교, 서울. 

  2. 손재영 (2008). 컨조인트 분석을 이용한 어촌관광 선택속성에 관한 연구, 동해안 어촌마을을 중심으로. , 23, 107-132. 

  3. 송정민 (2004). , 석사논문, 인하대학교, 인천. 

  4. 정세창 (2002). 보험종목별 소비자의 컨조인트 선호 분석과 표적고객. , 13, 43-76. 

  5. 허명회, 양경숙 (2007). , 한나래, 서울. 

  6. Lee, K. W. and Park, H. C. (2008). Application of k-means clustering for association rule using measure of association. Journal of Korean Data & Information Science Society, 19, 925-936. 

  7. Yang, S. C., Kang, H. C. and Kim, C. S. (2007). Initial mode decision method for clustering in categorical data. Journal of Korean Data & Information Science Society, 18, 481-488. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로